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- 저자 : 고중훈(JoongHoon Ko) (검색결과 1 건)
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XGboost방식을 이용한 이동목적에 따른 이동수단 선택 모형개발
백의현(Euihyun Paik),정영준(Yungjoon Jung),윤기수(Kisoo Yoon),김시용(Siyong Kim),윤성웅(Soungwoong Yoon),고중훈(JoongHoon Ko) 한국정보과학회 2021 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.27 No.8
이동수단 선택 분석은 이동수단 수요를 이해하고 예측하게 하므로 교통관련 정책 수립에 중요하다. 기계학습 방식의 발전으로 다양한 분류기가 개발되었지만, 교통수단 선택 모형에 적합한 분류자 선택에 관한 연구는 미흡한 편이다. 본 연구에서는 세종시에서 사람들이 이동 시 고려하는 요인들을 분석하고, 이동수단 선택 모형에 적용 가능한 분류자(XGboost)를 이용하여 이동패턴을 학습하였으며, 이를 바탕으로 개인의 속성(연령, 성별, 운전면허, 직업, 이동 목적, 이동 거리 등)을 고려한 이동수단 선택 모형을 개발하였다. Analyzing travel mode choice patterns is important for establishing traffic-related policies, as it helps to understand and predict demand for transportation. Although various machine learning classifiers have been developed due to the advancement in machine learning methods, inadequate research has been performed on classifiers, suitable for the travel mode choice model. In this study, we analyze the factors that people consider when moving in Sejong City and learn movement patterns using XGboost, which is applicable to travel mode choice models. Based on this, we develop a travel mode selection model using personal properties (i.e., age, gender, driver"s license, occupation, purpose of travel, and travel distance).
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